风机叶片损伤监测案例报告
一、单位信息
河北某风场
二、案例摘要
风机叶片外表面损伤(如雷击点、前缘侵蚀、表面裂纹、异物冲击损伤)严重威胁风电机组安全运行与发电效率。传统目视检测效率低、成本高且难以发现早期损伤。本文研究声发射(AE)技术在风机叶片外表面损伤实时监测中的应用。该技术通过捕捉风机叶片在旋转中产生的高频声波，实现对叶片外表面损伤的动态、连续感知。本文重点介绍了空气耦合AE传感器布设方案及信号无线传输策略 ，提出了有效的背景噪声(风噪、机械振动)抑制方法 ，并建立了基于幅度、能量、计数、叶片损伤因子、时频特征的损伤评判方法。应用案例表明，声发射技术能够灵敏检测叶片外表面的早期损伤事件，为风电机组的状态监测、预测性维护及运行安全保障提供了创新的技术手段。
三、仪器通道数
根据叶片长度确定，每个叶片安装一至两个传感器。
四、监测过程
图1.传感器布置
2024年，我公司对河北某风场的三台风机进行了为期3个月的连续监测，主要监测对象是风机叶片的外表面损伤以及内部结构的分层和纤维断裂等。
监测时在每个叶片根部安装一个内置放大的空气耦合声发射传感器，用于采集叶片在旋转过程中内部与外部产生的损伤信号，3个传感器将采集到的信号通过信号线传输至安装在轮毂中的声发射采集主机，主机负责将声发射信号原始波形及提取的特征参数进行保存，再通过无线AP将数据发送至监控平台，最终在平台展示监测数据并按照预先设定好的阈值进行预警。
五、数据处理与分析
图2. 三个叶片损伤因子图
风机叶片监测时会采集声发射撞击特征参数以及原始波形流数据，通过对这些数据的综合分析，尤其是我公司独创的叶片监测评价指标—-叶片损伤因子，可以非常直观的分辨叶片损伤情况。从图2中可以看出，2通道所监测的叶片损伤因子指标明显高于其他2个叶片，同时结合其他声发射特征判断该叶片存在外部损伤，后经现场复验，找到外表面损伤缺陷。
六、结论
这次现场监测验证了我公司的风机叶片声发射监测系统可以有效发现并预警风机叶片外表面损伤缺陷，证明了声发射技术在风机叶片损伤监测应用中的可行性及有效性。
七、展望
使用自适应滤波、小波分析、经验模态分解等先进信号处理技术，发展低功耗、自组网、自诊断的无线AE传感节点，解决布线和供电难题，便于长期部署和维护。
模式识别与AI：利用机器学习(深度学习) 算法(如CNN, RNN)智能识别和分类真实损伤信号与噪声，提高信噪比。
多传感器融合：结合振动、应变、温度等传感器数据，进行相关性分析以区分噪声源。
优化布点策略：基于数值模拟(如波传播模拟)和概率成像方法优化传感器网络布局，最大化覆盖范围和定位精度。
建立损伤数据库与模型：通过实验室标定和典型现场案例积累，建立特定材料/结构形式下AE特征与损伤程度的半经验/概率模型。
